ui做交互式网站吗,cdr里做网站超级链接,成都公布最新轨迹,湖南企业建网站公司如果你准备发AI方向的论文#xff0c;或准备从事科研工作或已在企业中担任AI算法岗的工作。那么我真诚的向大家推荐#xff0c;贪心学院《高阶机器学习研修班》#xff0c;目前全网上应该找不到类似体系化的课程。课程精选了四大主题进行深入的剖析讲解#xff0c;四个模块… 如果你准备发AI方向的论文或准备从事科研工作或已在企业中担任AI算法岗的工作。那么我真诚的向大家推荐贪心学院《高阶机器学习研修班》目前全网上应该找不到类似体系化的课程。课程精选了四大主题进行深入的剖析讲解四个模块分别为凸优化、图神经网络、强化学习、贝叶斯深度学习。适合什么样的人来参加呐从事AI行业多年但技术上感觉不够深入遇到了瓶颈 停留在使用模型/工具上很难基于业务场景来提出新的模型 对于机器学习背后的优化理论、前沿的技术不够深入计划从事尖端的科研、研究工作、申请AI领域研究生、博士生 打算进入顶尖的AI公司如GoogleFacebookAmazon 阿里等读ICMLIJCAI等会议文章比较吃力似懂非懂无法把每个细节理解透。如果对课程感兴趣请联系添加课程顾问小姐姐微信报名、课程咨询????????????01 课程大纲课程内容上做了大幅度的更新一方面新增了对前沿主题的讲解如图神经网络GCN,GAT等对核心部分如凸优化、强化学习加大了对理论层面上的深度。除此之外也会包含科研方法论、元学习、解释性、Fair learning等系列主题。课程采用全程直播授课模式。模块一凸优化第一章凸优化介绍| 从优化角度理解机器学习| 凸优化的重要性| 常见的凸优化问题| 线性规划以及Simplex Method| Stochastic LP| 运输问题讲解| 投放优化问题讲解 第二章判定凸函数| 凸集的判断| First-order Convexity| Second-order convexity| Operations preserve convexity| 二次规划问题QP)| 最小二乘问题| 股票投资组合优化 第三章常见的凸优化问题| 常见的凸优化问题类别| 半定规划问题semi-definite programming| 几何规划问题geometric programming| 非凸函数的优化| 松弛化relaxazation| 整数规划integer programming| 打车中的匹配问题 第四章优化与量化投资| 量化投资概述| 如何阅读K线图| 基于规则的量化策略| 基于多因子模型的量化策略| 基于机器学习模型的量化策略| 基于LP QP优化的量化策略| Efficient Frontier, Sharp Ratio| 量化平台量化策略编写实战作业讲解SDP 第五周对偶Duality| 拉格朗日对偶函数| 对偶的几何意义| Weak and Strong Duality| KKT条件| LP, QP, SDP的对偶问题| 对偶的其他应用| 典机器学习模型的对偶推导及实现 第六章一阶与二阶优化技术| Gradient Descent| Subgradient Method| Proximal Gradient Descent| Projected Gradient Descent| Stochastic Gradient Descent与收敛| Newtons Method| Quasi-Newton Method| L-BFGS 第七章优化技术进阶| Mirror Ascent| 分布式SGD| Interior Point Method| ADMM| Sparsity与优化| Combinatorial优化模块二 图神经网络第一章数学部分1| 空间向量和图论| Inner Product, Hilbert Space| 傅里叶变化| Eigenfunction, Eigenvalue| CNN的卷积和池化| 介绍cnn的卷积层| 如何卷积信息如何传递| 池化层的作用和基本设计 第二章数学部分2| Subgraph| Network Motif| Network Community Detection| 拉普拉斯算子| 拉普拉斯矩阵| SVD| QR分解| 基本向量机分解| block分解| 拉普拉斯算子和矩阵的数学意义第三章图卷积| 卷积的几何意义| 图卷积| ChebNet| GCN| Graph Pooling| MCMC介绍| Importance Sampling| Rejection Sampling第四章边嵌入的图卷积| Spatial Convolution| Mixture Model Network| Attention机制| Graph attention network| Edge Convolution| 近似优化问题| 减少计算量的介绍第五章图卷积的应用| NRI| Relative GCN| Knowledge GCN| ST-GCN| Graphsage的设计| Graphsage的应用第六章GNN的相关模型| GNN| Deepwalk| Node2vec| Struc2vec| HyperGCN| HGCN的设计和应用模块三 强化学习第一章强化学习基础1| Markov Decision Process| Bellman Equation| Dynamic Programming| Model-free Prediction| Monte Carlo Learning| TD Learning 第二章强化学习基础2| Model free Control| On-Policy Monte Carlo Control| On-Policy TD Learning| SARSA, SARSA Lambda| Off-policy| Importance Sampling, Q-Learning 第三章强化学习基础3| Policy Gradient| Deep Reinforcement Learning| Actor Critic| Advanced Reinforcement Learning 第四章探索、实施、推荐系统| Multi Armed Bandits| Explore and Exploit| Thompson Sampling| Epsilon Greegy| Upper Confidence Bound| Reinforcement Learning and Recommendation system| Epsilon greedy| UCB 第五章多智能体的强化学习与稀疏Reward设计| Multi agent Reinforcement Learning| Sparse reward Design| Inverse RL| Master the game of Go without human knowledge| AlphaGo 围棋强化学习论文解读第六章强化学习在NLP、量化、游戏中的应用| Reinforcement Learning Application| Reinforcement Learning with NLP| Reinforcment Learning with quatitive trading| Reinforcement Learning with Game.| SeqGan 代码讲解模块四 贝叶斯深度学习第一章贝叶斯机器学习介绍| 贝叶斯定理| MLEMAP以及贝叶斯估计| 集成模型与贝叶斯方法比较| 贝叶斯推理中的困难| 贝叶斯近似算法介绍| 贝叶斯线性回归| 案例基于贝叶斯线性回归的股价预测| 线性回归于岭回归| 贝叶斯线性回归模型| Probabilistic Programming| Edwin的使用以及实战 第二章贝叶斯NB与LDA| 从朴素贝叶斯到贝叶斯朴素贝叶斯| 贝叶斯朴素贝叶斯模型的生成过程| 概率图表示方法| 主题模型的应用| 主题模型的生成过程| 基于LDA的文本分析| LDA的应用场景| LDA应用在文本分析中| LDA代码剖析 第三章MCMC采样技术| MCMC采样技术介绍| 吉布斯采样| Bayesian NB的求解| LDA与吉布斯采样| 各类采样技术| Importance Sampling| Rejection Sampling 第四章变分法技术| KL散度| ELBo的构造| 变分法目标函数| 坐标下降法| 求解LDA的参数| 基于贝叶斯深度学习的推荐系统搭建| SVI的介绍| 贝叶斯深度学习| 基于SVI的求解 第五章贝叶斯深度学习| 贝叶斯深度学习的应用| 贝叶斯与VAE| Reparameterization Trick| 深度生成模型| 基于VAE的文本生成| 贝叶斯模型与不确定性| MC Dropout介绍| MC Dropout证明 第六章贝叶斯深度学习与自然语言处理| 贝叶斯序列模型| 词性标注于实体识别| 基于贝叶斯图神经网络的文本分析| 基于贝叶斯神经网络的命名实体识别| Adversial Learning介绍| Adversial Attack| 基于GNN的Adversial Learning 第七章高斯过程与贝叶斯优化| 高斯分布| 高斯过程| 超参数的学习| AutoML技术| 贝叶斯优化及应用02 部分案例和项目学员可以选择每个模块完成我们提供的固定项目以个人为单位或者以小组为单位完成一个开放式项目capstone当然你也可以提出你自己的项目。从项目的立项、中期验收到最终答辩在这个过程中我们的导师团队会给你建议、并辅助你完成课题 该课题最终很有可能成为你的创业项目或科研论文优化与量化投资量化投资作为金融领域一大分支今年来受到了很大的关注。在这个项目中我们将使用在课程中已学过的优化技术来搭建买卖策 略并在平台上做回测最终得到策略的效果。这个项目的主要目的有以下几种1. 了解并掌握量化投资领域虽然跟很多人的工作关系不大但毕竟是一个新兴领域而且跟 AI 技术的结合比较紧密强烈建议借此机会学习。2. 掌握并实战优化技术通过编写真正的策略会真正明白优化技术如何应用在工业界环境中。3. 基于给定的优化方法自己试着去改进并创造新的优化方法让回测效果更好。涉及到的知识点量化投资凸优化二次规划基于GCN的链路预测社交数据或者推荐系统数据中拥有一群用户有些用户是朋友关系而有些朋友可能是潜在朋友关系。这个项目需要精准地预测用户之间的关系是否会形成朋友关系做到用户之间的准确推荐。首先需要将问题进行数学建模构建图矩阵和特征矩阵然后再将构建的矩阵放入GCN中进行训练提升结果。在这个项目里图矩阵是需要自己创建其次GCN模型可以进行修改变成GCNattention 或Edge- GCN, 或 GCN-smoothing. 最后衡量预测效果。涉及到的知识点Graph Theory、GCN和Attention、Weighted Graph、Smoothing label基于HFO 场景的强化学习模型及基于Flappy Bird 场景的深度强化学习本项目 (coursework) 旨在实践并设计强化学习算法来探索解决解决强化学习问题。其中包括模拟HFO Half Field Offence及 Flappy Bird。通过此项目期望同学们能充分理解并可掌握应用 但不限于 状态State, 动作Action, MDP 马尔可夫决策过程。State value function State Action value function 如何进行估计迭代及预测。深度神经网络强化学习对Value Approximation进行评估, 并进行Policy优化。Exploration 和 Exploitation 的平衡优化也将会在本项目的最后进行探索。涉及到的知识点MDP建模 Q Learning, Monte Carlo Control , Value iteration, Deep Q Learning基于修改版LDA的无监督情感分析模型本项目的目的是如何基于LDA来自动抽取文本中的情感这个项目涉及到对于LDA模型的改造以及对于新模型的推导具有一定的挑战。在本项目中我们会一步步引导学员去设计模型并对模型做出吉布斯采样的全部推导过程以及实现环节。通过此项目学员会亲身体会整个贝叶斯模型的设计和训练过程。涉及到的知识点主题模型吉布斯采样Collapsed吉布斯采样无监督情感分析如果对课程感兴趣请联系添加课程顾问小姐姐微信报名、课程咨询????????????03 授课导师李文哲贪心科技创始人兼CEO人工智能和知识图谱领域专家曾任金融科技独角兽公司的首席科学家、美国亚马逊的高级工程师美国南加州大学博士在荷兰访问期间师从AI顶级学者Max Welling教授。。并在AAAI、KDD、AISTATS等顶会上发表过15篇以上论文并荣获IAAIIPDPS的最佳论文奖。 杨栋香港城市大学博士, UC Merced博士后主要从事于机器学习图卷积图嵌入的研究。先后在ECCV, Trans on Cybernetics, Trans on NSE, INDIN等国际顶会及期刊上发表过数篇论文。04直播授课现场推导演示区别于劣质的PPT讲解导师全程现场推导让你在学习中有清晰的思路深刻的理解算法模型背后推导的每个细节。更重要的是可以清晰地看到各种模型之间的关系帮助你打通六脉▲源自LDA模型讲解▲源自Convex Optimization 讲解▲源自Convergence Analysis 讲解05 完整的项目实践文档以量化投资的项目为例使用优化技术来解决。大概1个月的时间。只要按照文档里的步骤自己做就可以但还是挺有挑战的比如如何设计策略等等。最后的结果要求在真实的量化平台上去验证并记录Sharp Ratio等指标整体来讲项目很有意思毕竟每个人都有AI炒股的梦吧!图1详细的项目文档图2详细的项目文档06 科学的课程安排采用直播的授课方式每周3-4次直播教学包含核心理论课、实战课、复习巩固课以及论文讲解课。教学模式上也参考了美国顶级院校的教学体系。以下为其中一周的课程安排供参考。 07 入学标准1、 理工科专业相关本科生、硕士生、博士生。2、目前从事AI工作。3、具备良好的Python编程能力。4、具备一定机器学习、深度学习基础零基础学员不太适合。08 报名须知1、本课程为收费教学。2、本期招收学员名额有限。3、品质保障学习不满意可在开课后7天内无条件全额退款。4、学习本课程需要具备一定的机器学习基础。●●●如果对课程感兴趣请联系添加课程顾问小姐姐微信报名、课程咨询????????????
